AI 평가를 위한 LLM 판사(Judge) 활용법
대형 언어 모델을 판사로 활용하여 AI 에이전트와 챗봇을 평가하는 종합 가이드입니다. LLM 판사 평가 방법론, 효과적인 판사 프롬프트 작성법, 평가 지표, 그리고 FlowHunt 도구를 활용한 실전 적용 사례까지 모두 배우실 수 있습니다....
6 분 읽기
AI
LLM
+10
Chatbots
TMDB MCP 서버 통합
TMDB MCP 서버는 AI 어시스턴트와 The Movie Database (TMDB) API를 연결하여 강력한 영화 검색, 트렌드 데이터, 추천, 상세 영화 정보를 제공합니다. FlowHunt 사용자는 이 강력한 통합 기능을 통해 챗봇 및 애플리케이션에 풍부한 엔터테인먼트 기능을 빠르...
4 분 읽기
AI
MCP Server
+6
AI 검색
AI 검색은 검색 쿼리의 의도와 맥락적 의미를 이해하기 위해 머신러닝 모델을 사용하는 의미 기반 또는 벡터 기반 검색 방법론으로, 기존의 키워드 기반 검색보다 더 관련성 높고 정확한 결과를 제공합니다....
8 분 읽기
AI
Semantic Search
+5
AI 기반 마케팅
AI 기반 마케팅은 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 예측 분석 등 인공지능 기술을 활용하여 업무를 자동화하고, 고객 인사이트를 얻으며, 개인화된 경험을 제공하고, 캠페인을 최적화하여 더 나은 결과를 이끌어냅니다....
6 분 읽기
AI
Marketing
+7
AI 모델 정확도와 AI 모델 안정성
머신러닝에서 AI 모델의 정확도와 안정성의 중요성을 알아보세요. 이러한 지표가 사기 탐지, 의료 진단, 챗봇과 같은 애플리케이션에 어떤 영향을 미치는지 배우고, 신뢰할 수 있는 AI 성능을 높이는 기법을 탐구해보세요....
5 분 읽기
AI
Model Accuracy
+5
AI 의도 분류 이해하기
AI 의도 분류의 기본 개념, 주요 기법, 실생활 적용 사례, 도전 과제, 그리고 인간-기계 상호작용 향상을 위한 미래 동향을 알아보세요....
5 분 읽기
AI
Intent Classification
+4
AI 인텐트 분류 소개
AI 인텐트 분류가 기술과의 사용자 상호작용을 향상시키고, 고객 지원을 개선하며, 고급 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 기법을 통해 비즈니스 운영을 효율화하는 핵심 역할을 하는 방법을 알아보세요....
7 분 읽기
AI
Intent Classification
+4
AI 콘텐츠 제작
AI 콘텐츠 제작은 인공지능을 활용하여 텍스트, 비주얼, 오디오 등 디지털 콘텐츠의 생성, 선별, 개인화를 자동화하고 향상시킵니다. 도구, 이점, 단계별 가이드를 통해 효율적이고 확장 가능한 콘텐츠 워크플로우를 알아보세요....
4 분 읽기
AI
Content Creation
+6
AI로 YouTube 동영상에서 핵심 포인트 추출하는 방법
FlowHunt의 AI 에이전트를 활용해 YouTube 동영상에서 핵심 포인트와 요약을 추출하는 방법을 배워보세요. 콘텐츠 추출 자동화를 단계별로 익히고, 시간을 절약하며 학습 또는 연구 효율을 높이세요....
2 분 읽기
AI Agents
YouTube
+4
AI로 웹사이트를 자동화하는 방법
AI 에이전트와 바이브 코딩을 활용해 웹사이트의 생성부터 유지보수까지 최소한의 노력으로 구축하고 운영하는 방법을 알아보세요....
6 분 읽기
AI
Website Automation
+6
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker는 AWS에서 제공하는 완전 관리형 기계 학습(ML) 서비스로, 데이터 과학자와 개발자가 통합 도구, 프레임워크, MLOps 기능을 활용해 손쉽게 기계 학습 모델을 신속하게 구축, 학습, 배포할 수 있도록 지원합니다....
3 분 읽기
Amazon SageMaker
Machine Learning
+5
Botpress
Botpress에 대해 알아보고, 챗봇 구축을 위한 AI 플랫폼의 주요 기능, 장단점, 가격 옵션, 그리고 최적의 대화형 AI 솔루션 선택에 도움이 되는 대안들을 확인하세요....
4 분 읽기
AI
Chatbots
+3
Claude 3를 Slack에 추가하기: 꼭 알아야 할 사항
Flowhunt를 활용해 Claude 3와 Slack을 연동하여 질문에 답변하고, 업무를 자동화하며, 팀 협업을 강화하는 강력한 Slackbot을 만들어 보세요. 통합 설정 방법, AI 기반 플로우 구축법, 그리고 워크스페이스 생산성 향상 방법을 알아보세요....
2 분 읽기
AI
Slack
+5
Did You Mean (DYM)
'Did You Mean'(DYM)은 자연어 처리(NLP)에서 사용자 입력의 오타나 철자 오류를 식별 및 교정하고, 대안을 제안하여 검색 엔진, 챗봇 등에서 사용자 경험을 향상시키는 기능입니다....
7 분 읽기
NLP
Did You Mean
+5
FlowHunt v2.8.4: Flux 이미지 모델, 새로운 데이터 컴포넌트 및 더 빠른 성능
FlowHunt의 새 버전은 Flux의 9가지 새로운 이미지 모델, 새로운 데이터 컴포넌트, 그리고 더 빠른 성능 속도를 제공합니다.
2 분 읽기
AI
Image Generation
+4
FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트
FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트로 AI 봇의 역할과 행동을 정의하여, 관련성 있고 개인화된 답변을 받을 수 있습니다. 효과적이고 문맥을 이해하는 챗봇 플로우를 위해 프롬프트와 템플릿을 커스터마이즈하세요....
4 분 읽기
AI
Chatbots
+3
Gemini 1.5 Pro를 팀을 위해 Slack에 추가하기
Flowhunt를 통해 Gemini 1.5 Pro를 Slack과 연동하여 쿼리에 답변하고, 작업을 자동화하며, 팀 협업을 강화하는 강력한 Slackbot을 만드세요. 통합 설정 방법, AI 기반 플로우 구축법, 그리고 워크스페이스 생산성 향상법을 알아보세요....
2 분 읽기
Gemini 1.5 Pro
Slack
+5
LLM 제미니
FlowHunt는 Google Gemini를 포함한 수십 가지 AI 모델을 지원합니다. AI 도구와 챗봇에서 Gemini를 사용하는 방법, 모델 전환, 토큰 및 온도와 같은 고급 설정 제어 방법을 알아보세요....
3 분 읽기
AI
LLM
+4
NLP를 활용한 문서 검색
NLP를 활용한 향상된 문서 검색은 고급 자연어 처리 기술을 문서 검색 시스템에 통합하여, 자연어 쿼리를 사용해 방대한 텍스트 데이터를 검색할 때 정확성, 관련성, 효율성을 높입니다....
5 분 읽기
NLP
Document Search
+4
TAM 분석
TAM(총 주소 가능 시장) 분석은 제품 또는 서비스가 가질 수 있는 전체 수익 기회를 추정하는 과정입니다. 이는 모든 잠재 고객을 포함하며, 특정 시장 세그먼트에서 기업이 100%의 시장 점유율을 달성할 경우 창출될 수 있는 최대 수요를 나타냅니다....
8 분 읽기
TAM
Market Analysis
+3
Whisper
OpenAI Whisper는 99개 언어를 지원하며, 악센트와 소음에도 강인하고, 다양한 AI 애플리케이션에 활용할 수 있도록 오픈소스로 제공되는 고급 자동 음성 인식(ASR) 시스템입니다. 음성 언어를 텍스트로 변환합니다....
8 분 읽기
Speech Recognition
AI
+6
강화 학습
강화 학습(RL)은 에이전트가 환경 내에서 일련의 결정을 내리도록 훈련하여, 보상이나 벌점의 형태로 피드백을 받으며 최적의 행동을 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다. 강화 학습의 핵심 개념, 알고리즘, 응용 분야 그리고 도전 과제를 살펴보세요....
9 분 읽기
Reinforcement Learning
AI
+5
검색 기반 생성(RAG) vs. 캐시 기반 생성(CAG)
AI에서 검색 기반 생성(RAG)과 캐시 기반 생성(CAG)의 주요 차이점을 알아보세요. RAG는 실시간 정보를 동적으로 검색해 유연하고 정확한 답변을 제공하며, CAG는 미리 캐시된 데이터를 사용해 빠르고 일관성 있는 결과를 제공합니다. 어떤 방식이 프로젝트에 적합한지, 실질적 사용 ...
4 분 읽기
RAG
CAG
+5
검색 파이프라인
챗봇을 위한 검색 파이프라인이 무엇인지, 그 구성 요소와 활용 사례, 그리고 RAG 및 외부 데이터 소스가 어떻게 정확하고 맥락을 고려한 실시간 응답을 가능하게 하는지 알아보세요....
4 분 읽기
AI
Chatbots
+4
고객 서비스 자동화
고객 서비스 자동화는 AI, 챗봇, 셀프서비스 포털 및 자동화 시스템을 활용하여 최소한의 인간 개입으로 고객 문의 및 서비스 업무를 관리합니다. 이를 통해 상호작용을 간소화하고, 비용을 절감하며, 효율성을 향상시키는 동시에 인간 지원과의 균형을 유지합니다....
5 분 읽기
Customer Service
Automation
+5
공지시 해소(Coreference Resolution)
공지시 해소는 텍스트 내에서 동일한 실체를 지칭하는 표현들을 식별하고 연결하는 핵심 NLP 과제로, 요약, 번역, 질의응답 등 다양한 응용 분야에서 기계의 언어 이해에 필수적입니다....
5 분 읽기
NLP
Coreference Resolution
+4
대형 언어 모델 메타 AI (LLaMA)
대형 언어 모델 메타 AI (LLaMA)는 Meta에서 개발한 최첨단 자연어 처리 모델입니다. 최대 650억 개의 파라미터를 보유한 LLaMA는 번역, 요약, 챗봇 등 다양한 작업에서 인간과 유사한 텍스트 이해 및 생성에 뛰어납니다....
2 분 읽기
AI
Language Model
+6
대화형 AI
대화형 AI는 자연어 처리(NLP), 머신러닝, 기타 언어 기술을 활용하여 컴퓨터가 인간의 대화를 모방할 수 있게 하는 기술을 의미합니다. 이는 챗봇, 가상 비서, 음성 비서를 고객 지원, 의료, 소매 등 다양한 분야에 적용하여 효율성과 개인화를 향상시킵니다....
9 분 읽기
AI
Conversational AI
+4
데이터 보호 규정
데이터 보호 규정은 전 세계적으로 개인 데이터의 보안, 처리 관리, 그리고 개인의 프라이버시 권리를 보호하는 법적 프레임워크, 정책, 기준입니다. 이러한 규정은 준수를 보장하고, 무단 접근을 방지하며, 디지털 시대에서 데이터 주체의 권리를 지키도록 합니다....
5 분 읽기
Data Protection
GDPR
+5
멀티홉 추론
멀티홉 추론은 AI, 특히 자연어 처리(NLP)와 지식 그래프 분야에서 시스템이 복잡한 질문에 답하거나 결정을 내리기 위해 여러 정보를 연결하는 과정입니다. 이는 데이터 소스 간의 논리적 연결을 가능하게 하여, 고급 질문 응답, 지식 그래프 완성, 그리고 더욱 똑똑한 챗봇을 지원합니다....
6 분 읽기
AI
Multi-Hop Reasoning
+4
메타프롬프트
인공지능에서 메타프롬프트란 대형 언어 모델(LLM)을 위한 다른 프롬프트를 생성하거나 개선하도록 설계된 상위 수준의 지침으로, AI 출력 향상, 작업 자동화, 챗봇 및 자동화 워크플로우에서의 다단계 추론을 개선합니다....
6 분 읽기
AI
Prompt Engineering
+4
문서 재정렬(Document Reranking)
문서 재정렬은 사용자의 쿼리와의 관련성에 따라 검색된 문서의 순서를 다시 정렬하여, 가장 중요한 정보를 우선시하도록 검색 결과를 세밀하게 다듬는 과정입니다. 이는 RAG(검색 증강 생성) 시스템에서 핵심적인 단계로, 쿼리 확장과 결합되어 AI 기반 검색 및 챗봇의 재현율과 정밀도를 모두...
7 분 읽기
Document Reranking
RAG
+4
미스트랄 AI
미스트랄 AI와 그들이 제공하는 LLM 모델에 대해 알아보세요. 이러한 모델이 어떻게 사용되는지, 그리고 무엇이 이들을 특별하게 만드는지 확인해보세요....
3 분 읽기
AI
Large Language Models
+4
생성형 사전 학습 변환기(GPT)
생성형 사전 학습 변환기(GPT)는 딥러닝 기술을 활용하여 인간의 글쓰기를 매우 흉내내는 텍스트를 생성하는 AI 모델입니다. 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, GPT는 효율적인 텍스트 처리와 생성을 위해 자기 주의 메커니즘을 사용하여 콘텐츠 생성 및 챗봇과 같은 NLP 애플리케이션에...
2 분 읽기
GPT
AI
+5
스케줄
FlowHunt의 스케줄 기능은 도메인과 YouTube 채널을 주기적으로 크롤링하여 챗봇과 플로우가 최신 정보를 항상 유지할 수 있도록 합니다. 맞춤형 크롤링 유형과 주기로 데이터 수집을 자동화하여 AI 기반 상호작용이 항상 관련성 있고 정확하게 유지되도록 하세요....
2 분 읽기
AI
Schedules
+4
스크립트 챗봇 vs AI 챗봇
스크립트 챗봇과 AI 챗봇의 주요 차이점, 실용적인 활용 사례, 그리고 다양한 산업에서 고객 상호작용을 혁신하는 방법을 알아보세요....
7 분 읽기
Chatbots
AI
+4
식별 모델
식별 AI 모델에 대해 알아보세요—클래스 간의 결정 경계를 모델링함으로써 분류와 회귀에 집중하는 머신러닝 모델입니다. 동작 방식, 장점, 과제, 그리고 NLP, 컴퓨터 비전, AI 자동화에서의 적용 사례를 이해할 수 있습니다....
5 분 읽기
Discriminative Models
AI
+6
연상 기억(Associative Memory)
인공지능(AI)에서의 연상 기억은 시스템이 패턴과 연관성을 바탕으로 정보를 회상할 수 있도록 하여 인간의 기억을 모방합니다. 이 기억 모델은 패턴 인식, 데이터 검색, 그리고 챗봇·자동화 도구 등 AI 애플리케이션에서 학습 능력을 향상시킵니다....
5 분 읽기
AI
Associative Memory
+4
윈도잉(Windowing)
인공지능에서 윈도잉(windowing)은 데이터를 세그먼트 또는 “윈도”로 나누어 순차적 정보를 효율적으로 분석하는 방법을 말합니다. NLP와 LLM에서 필수적인 윈도잉은 번역, 챗봇, 시계열 분석과 같은 작업에서 맥락 처리, 자원 사용, 모델 성능을 최적화합니다....
5 분 읽기
AI
NLP
+5
유럽 AI 법 하의 챗봇
유럽 AI 법이 챗봇에 미치는 영향을 알아보고, 위험 분류, 준수 요건, 마감 기한, 미준수 시 처벌 등을 자세히 살펴보며 윤리적이고 투명하며 안전한 AI 상호작용을 보장하는 방법을 설명합니다....
8 분 읽기
AI Act
Chatbots
+5
의미 분석
의미 분석은 텍스트의 의미를 해석하고 도출하는 데 중요한 자연어 처리(NLP) 기술로, 기계가 언어의 맥락, 감정, 뉘앙스를 이해하여 사용자 상호작용과 비즈니스 인사이트를 향상시킬 수 있도록 합니다....
4 분 읽기
NLP
Semantic Analysis
+4
이메일 알림 도구
이메일 알림 도구 덕분에 챗봇이 리드를 생성하고 팀에 즉시 알림을 보낼 수 있습니다.
3 분 읽기
Email Notifications
Lead Generation
+3
이커머스 챗봇을 위한 프롬프트 엔지니어링 기법
이커머스 챗봇이 고객의 질문에 더욱 효과적으로 답변할 수 있도록 하는 일반적인 프롬프트 엔지니어링 기법을 알아보세요....
4 분 읽기
Prompt Engineering
Ecommerce
+4
자연어 생성(NLG)
자연어 생성(NLG)은 구조화된 데이터를 인간과 유사한 텍스트로 변환하는 데 중점을 둔 AI의 하위 분야입니다. NLG는 챗봇, 음성 비서, 콘텐츠 생성 등에서 일관되고 맥락에 맞으며 문법적으로 올바른 내러티브를 생성함으로써 다양한 애플리케이션에 활용됩니다....
2 분 읽기
AI
Natural Language Generation
+4
자연어 이해 (NLU)
자연어 이해(NLU)는 AI의 하위 분야로, 기계가 인간의 언어를 맥락적으로 이해하고 해석할 수 있도록 하여, 기본적인 텍스트 처리 수준을 넘어 의도, 의미, 뉘앙스를 인식해 챗봇, 감정 분석, 기계 번역과 같은 다양한 응용 분야에 활용됩니다....
8 분 읽기
NLU
AI
+4
자연어 처리(NLP)
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 계산 언어학, 기계 학습, 딥러닝을 활용해 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 합니다. NLP는 번역, 챗봇, 감정 분석 등 다양한 애플리케이션의 기반이 되어 산업을 혁신하고 인간-컴퓨터 상호작용을 향상시킵니다....
2 분 읽기
NLP
AI
+5
자연어 처리(NLP)
자연어 처리(NLP)는 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 합니다. 주요 개념, 작동 방식, 산업별 응용 사례를 알아보세요....
2 분 읽기
NLP
AI
+4
재귀 프롬프트(Recursive Prompting)
재귀 프롬프트는 GPT-4와 같은 대형 언어 모델에서 사용되는 AI 기술로, 사용자와의 반복적인 대화 과정을 통해 출력 결과를 점진적으로 개선하여 더 높은 품질과 정확한 결과를 도출할 수 있도록 합니다....
8 분 읽기
AI
Prompt Engineering
+3
지식 소스
지식 소스를 사용하면 AI를 원하는 방식으로 쉽게 학습시킬 수 있습니다. FlowHunt와 지식을 연결하는 다양한 방법을 확인해보세요. 웹사이트, 문서, 동영상을 손쉽게 연결하여 AI 챗봇의 성능을 높일 수 있습니다....
2 분 읽기
AI
Knowledge Management
+3
채팅 기록 컴포넌트
FlowHunt의 채팅 기록 컴포넌트는 챗봇이 이전 메시지를 기억하도록 하여 일관된 대화와 향상된 고객 경험을 제공하며, 메모리와 토큰 사용을 최적화합니다....
2 분 읽기
AI
Chatbots
+3
챗봇
챗봇은 플로우를 실생활에 구현하고 공개적으로 접근할 수 있도록 하는 방법입니다. 24시간 고객 서비스를 제공하는 봇부터 특화된 자동화 도구까지, 챗봇으로 웹사이트에 플로우를 쉽게 임베드하여 배포할 수 있습니다....
2 분 읽기
AI
Chatbots
+3
챗봇을 위한 Human in the Loop 이해하기: 인간 전문성으로 AI 향상시키기
AI 챗봇에서 Human in the Loop(HITL)의 중요성과 다양한 산업에서 인간 전문성이 AI 시스템의 정확성, 윤리 기준, 사용자 만족도를 높이기 위해 어떻게 활용되는지 알아보세요....
5 분 읽기
AI
Chatbots
+5
콘텐츠 강화
AI를 활용한 콘텐츠 강화는 원시적이고 비정형적인 콘텐츠에 인공지능 기술을 적용하여 의미 있는 정보, 구조, 인사이트를 추출함으로써 데이터 분석, 정보 검색, 의사결정 등 다양한 활용을 위해 콘텐츠를 더욱 접근하기 쉽고, 검색 가능하며, 가치 있게 만듭니다....
8 분 읽기
AI
Content Enrichment
+7
쿼리 확장
쿼리 확장은 사용자의 원래 쿼리에 용어나 맥락을 추가하여 문서 검색을 개선하고, 특히 RAG(검색 증강 생성) 시스템에서 더 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공하는 과정입니다....
7 분 읽기
AI
RAG
+4
크레딧
신비로운 AI 토큰이 이해하기 쉬운 FlowHunt 크레딧으로 변환됩니다. 챗봇, 자동화, 콘텐츠 생성에 드는 비용을 추적하고, 비용을 최적화하며, 구독을 효율적으로 관리하는 방법을 알아보세요....
5 분 읽기
Credits
AI Pricing
+4
텍스트 분류
텍스트 분류는 텍스트 분류화 또는 텍스트 태깅이라고도 하며, 미리 정의된 범주를 텍스트 문서에 할당하는 핵심 NLP 작업입니다. 이는 분석을 위해 비정형 데이터를 조직하고 구조화하며, 기계 학습 모델을 사용해 감정 분석, 스팸 탐지, 주제 분류와 같은 프로세스를 자동화합니다....
5 분 읽기
NLP
Text Classification
+4
텍스트 생성
대형 언어 모델(LLM)을 활용한 텍스트 생성은 머신러닝 모델을 이용해 프롬프트로부터 인간과 유사한 텍스트를 만들어내는 고급 기술을 의미합니다. 트랜스포머 아키텍처로 구동되는 LLM이 콘텐츠 제작, 챗봇, 번역 등 다양한 분야에서 어떻게 혁신을 이끌고 있는지 알아보세요....
5 분 읽기
AI
Text Generation
+5
튜링 테스트
튜링 테스트는 인공지능(AI) 분야에서 기계가 인간과 구별할 수 없는 지능적 행동을 보일 수 있는지 평가하기 위해 고안된 개념입니다. 1950년 앨런 튜링에 의해 제안된 이 테스트는 인간과 기계가 대화를 나누고, 심판이 어느 쪽이 인간인지 구별하지 못할 경우 기계가 인간처럼 행동한다고 ...
4 분 읽기
AI
Turing Test
+3
플로우
플로우는 FlowHunt의 모든 것의 중심 두뇌입니다. 첫 컴포넌트 배치부터 웹사이트 통합, 챗봇 배포, 사전 제작된 템플릿 활용까지, 코드 없이 시각적으로 플로우를 만드는 방법을 알아보세요....
2 분 읽기
AI
No-Code
+4